数据仓库工具箱
The data warehouse toolkit
Ralph Kimball , Margy Ross · 初版 1996 年
- 32次提及
- 23人推荐
- 27位 HN 评论者
为什么值得读
详尽传授星型模式与维度建模，指导报表数仓设计
- 厘清事实表与维度表分离的核心设计理念
- 讲解适用于复杂切片与聚合查询的星型模式
- 阐述代理键及第二类渐变维等实用概念
适合：需构建报表数据库或数仓的后端与数据工程师
值得读指数：88 / 100
Hacker News 读者推荐
……乍一听这种做法挺离谱的，但实际上从90年代起各大公司就一直是这么干的：搞扁平化的只读报表数据库。如果你想这么做，应该读读 Ralph Kimball 的《Data Warehouse Toolkit》找找灵感和指导。你肯定不想让客户直接访问你的 OLTP 数据库。除了那里的安全和性能问题外，如果你的核心数据库变成公开的……
pjungwir 在 HN 的推荐
……生成器）。那我反而会推荐什么呢？市面上有不少多维数据库或 ETL 工具，能规范地把你的事务数据放进分析型的数仓里。去读读 Kimball 的《Data Warehouse Toolkit》[1]（别介意纸质有点破烂——内容是真货）。核心在于反规范化（denormalize）到星型模式（star schema），但把你的 facts 和 dimensions 分开（这些在 DWT 里都能学到）。还有……
AndrewO 在 HN 的推荐
你读过 Kimball 的《Data Warehouse Toolkit》吗？我个人偏爱第一版（1996年）。里面大部分是概念性的东西：设计原理、OLTP vs OLAP、fact vs dimension、type II SCD（非常重要）、surrogate keys、aggregate navigation 等等。大部分……
pradocchia 在 HN 的推荐
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 0471200247
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。